Ein Forecast, oder eine Prognose, ist eine systematische Schätzung zukünftiger Ereignisse oder Bedingungen, basierend auf der Analyse von historischen Daten, aktuellen Trends und anderen relevanten Informationen. Im wirtschaftlichen Kontext bezieht sich ein Forecast häufig auf die Vorhersage von Variablen wie Umsatz, Nachfrage, Kosten, Markttrends und finanziellen Ergebnissen.
Die Forecast Planung umfasst die Sammlung und Auswertung vergangener Daten, die Anwendung statistischer und mathematischer Modelle sowie die Berücksichtigung von Expert*innenmeinungen und externen Faktoren. Das Ziel eines Forecasts ist es, Unsicherheiten zu reduzieren und Entscheidungsprozesse zu unterstützen, indem eine möglichst genaue Einschätzung zukünftiger Entwicklungen geliefert wird.
Eine effektive Forecast Planung ermöglicht es Unternehmen, sich auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten, Chancen zu erkennen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und langfristigen Erfolg zu gewährleisten.
Das Hauptziel vom Forecast ist es, fundierte und zuverlässige Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen und Ereignisse zu treffen. Hier sind die spezifischen Ziele im Detail:
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Diese Tabelle zeigt die wesentlichen Unterschiede zwischen Forecast und Budget auf und verdeutlicht, wie beide Instrumente in der Unternehmensplanung genutzt werden.
| Kriterium | Forecast | Budget |
|---|---|---|
| Definition | Vorhersage zukünftiger Entwicklungen | Geplanter Finanzrahmen für eine bestimmte Periode |
| Zeithorizont | Kurz- bis mittelfristig (häufig quartalsweise) | Mittelfristig bis langfristig (meist jährlich) |
| Datenbasis | Historische Daten, aktuelle Trends, externe Faktoren | Strategische Ziele, Pläne, interne Vorgaben |
| Zweck | Unterstützung der Entscheidungsfindung und Planung | Festlegung finanzieller Ziele und Kontrolle |
| Flexibilität | Dynamisch, wird regelmäßig aktualisiert | Statisch, seltene Anpassungen |
| Verwendung | Anpassung an Marktveränderungen und aktuelle Bedingungen | Benchmarking, Leistungsüberwachung |
| Genauigkeit | Schätzungen basierend auf verfügbaren Informationen | Feste Zahlen basierend auf strategischen Planungen |
| Beispiel | Umsatzvorhersage für das nächste Quartal | Geplanter Jahresumsatz |
| Häufigkeit der Erstellung | Regelmäßig, oft monatlich oder quartalsweise | Einmal jährlich, gelegentlich Halbjahresbudgets |
Die Erstellung eines Forecasts ist ein strukturierter Prozess, der mehrere Schritte umfasst, um fundierte Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu machen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Forecasts:
Durch die sorgfältige Anwendung dieser Schritte kannst du fundierte und zuverlässige Forecasts erstellen, die als wertvolle Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.
wichtige Begriffe zum
Forecast
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| Forecast | Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Entwicklungen basierend auf historischen Daten. |
| Zeitreihenanalyse | Analyse von Datenpunkten, die über regelmäßige Zeitintervalle hinweg gesammelt wurden. |
| Trend | Allgemeine Richtung, in die sich eine Variable im Laufe der Zeit bewegt. |
| Saisonale Effekte | Wiederkehrende Muster oder Schwankungen in einer Zeitreihe, die regelmäßig innerhalb eines Jahres auftreten. |
| Kausalmodell | Modell, das Beziehungen zwischen Variablen nutzt, um Vorhersagen zu treffen. |
| Qualitative Methoden | Prognosemethoden, die auf Expertenmeinungen und subjektiven Einschätzungen basieren. |
| Quantitative Methoden | Prognosemethoden, die auf statistischen und mathematischen Modellen basieren. |
| Exponentielle Glättung | Methode zur Vorhersage, die neuere Datenpunkte stärker gewichtet. |
| ARIMA | AutoRegressive Integrated Moving Average, ein komplexes statistisches Modell zur Zeitreihenanalyse. |
| Regressionsanalyse | Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. |
| Delphi-Methode | Strukturierte Kommunikationsmethode, bei der Experten iterativ befragt werden. |
| Bias | Durchschnittliche Abweichung der Vorhersagen von den tatsächlichen Werten, zeigt die Richtung des Fehlers. |
| Tracking Signal | Maß zur Erkennung systematischer Fehler in einer Prognose. |
| Theil's U-Statistik | Vergleich der Prognosegenauigkeit mit einer naiven Methode (keine Veränderung). |
| Szenarioanalyse | Analyse, die verschiedene mögliche zukünftige Ereignisse und ihre Auswirkungen betrachtet. |
| Kapazitätsplanung | Planung der Produktionskapazitäten basierend auf prognostizierter Nachfrage. |
| Finanzprognose | Vorhersage zukünftiger finanzieller Kennzahlen eines Unternehmens. |
| Nachfrageprognose | Vorhersage der zukünftigen Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen. |
| Wirtschaftsprognose | Vorhersage wirtschaftlicher Indikatoren wie BIP, Inflation oder Arbeitslosigkeit. |
| Technologieprognose | Vorhersage der Entwicklung und Einführung neuer Technologien. |
| Lebenszyklus-Analyse | Bewertung des gesamten Lebenszyklus eines Produkts oder einer Technologie. |
Diese Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern bietet eine allgemeine Übersicht über die Vor- und Nachteile einer Hypothek. Die individuellen Umstände und Bedürfnisse eines jeden Kreditnehmers sollten bei der Entscheidung für oder gegen eine Hypothek berücksichtigt werden.
Im Forecast Controlling sind verschiedene Kennzahlen wichtig, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen zu bewerten und den Planungsprozess zu steuern. Hier sind einige zentrale Kennzahlen, die im Forecast Controlling verwendet werden:
Diese Kennzahl misst die Differenz zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Werten. Sie zeigt, wie genau die Vorhersagen sind und hilft, die Zuverlässigkeit des Forecasting-Prozesses zu bewerten.
Dies ist die Zeitspanne zwischen der Erstellung des Forecasts und dem Zeitpunkt, an dem die prognostizierten Ereignisse eintreten. Eine kürzere Durchlaufzeit ermöglicht schnellere Anpassungen an Marktveränderungen und verbessert die Reaktionsfähigkeit des Unternehmens.
Diese Kennzahl zeigt, welcher Anteil der verfügbaren Kapazitäten für die Erfüllung der prognostizierten Nachfrage benötigt wird. Sie hilft, die Auslastung zu planen und sicherzustellen, dass genügend Ressourcen zur Verfügung stehen, um die erwartete Nachfrage zu decken.
Es gibt zahlreiche Forecast-Methoden, die je nach Zielsetzung und Datenlage eingesetzt werden können. Hier ist eine Übersicht über die wichtigsten Forecast-Methoden:
Folgendes Schema zeigt im Überblick die unterschiedlichen Forecast Methoden, die existieren und genutzt werden.
Die Auswahl der richtigen Forecast Methode hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der verfügbaren Daten, der Komplexität des zu prognostizierenden Prozesses und der Genauigkeitsanforderungen. Oftmals ist es sinnvoll, mehrere Methoden zu kombinieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Es gibt verschiedene Arten von Forecasts, die je nach Anwendungsbereich und Zielsetzung eingesetzt werden. Die Wahl der richtigen Prognoseart hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen ab. Jede Methode hat ihre Stärken und Schwächen, und oft ist es sinnvoll, mehrere Methoden zu kombinieren, um eine möglichst genaue Vorhersage zu erhalten. Hier sind einige der wichtigsten Arten von Forecasts:
| Art des Forecasts | Definition | Methoden |
|---|---|---|
| Zeitreihenprognosen (Time Series Forecasts) | Vorhersagen basierend auf historischen Daten in regelmäßigen Zeitintervallen. | Einfache gleitende Durchschnitte, Exponentielle Glättung, ARIMA |
| Kausale Prognosen (Causal Forecasts) | Vorhersagen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen nutzen. | Regressionsanalyse, Econometric Models |
| Qualitative Prognosen (Qualitative Forecasts) | Vorhersagen basierend auf subjektiven Einschätzungen und Expertenmeinungen. | Delphi-Methode, Marktumfragen, Expertenbefragungen |
| Saisonale Prognosen (Seasonal Forecasts) | Vorhersagen, die saisonale Muster und Schwankungen berücksichtigen. | Saisonale gleitende Durchschnitte, Saisonale Dekomposition |
| Kombinierte Prognosen (Combination Forecasts) | Nutzung mehrerer Prognosemethoden zur Erhöhung der Genauigkeit. | Gewichtete Durchschnittsprognosen, Ensemble-Methoden |
| Umsatzprognosen (Sales Forecasts) | Vorhersagen der zukünftigen Verkaufszahlen eines Unternehmens. | Verkaufsdatenanalyse, Kundenumfragen, Wettbewerbsanalyse |
| Nachfrageprognosen (Demand Forecasts) | Vorhersagen der zukünftigen Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen. | Trendanalysen, Kundenverhaltensanalysen, Marktsegmentierungen |
| Wirtschaftsprognosen (Economic Forecasts) | Vorhersagen wirtschaftlicher Indikatoren wie BIP, Inflation oder Arbeitslosigkeit. | Makroökonomische Modelle, Leading Indicator Analysis |
| Finanzprognosen (Financial Forecasts) | Vorhersagen finanzieller Kennzahlen eines Unternehmens. | Finanzmodellierung, Szenarioanalysen |
| Technologieprognosen (Technology Forecasts) | Vorhersagen der Entwicklung und Einführung neuer Technologien. | Technologielebenszyklus-Analyse, Roadmapping |
| Kapazitätsprognosen (Capacity Forecasts) | Vorhersagen der zukünftigen Produktionskapazität und Auslastung. | Produktionsdatenanalyse, Engpassanalyse |
Ein Einzelhandelsunternehmen möchte den Umsatz für das kommende Jahr vorhersagen, um seine Produktions- und Lagerhaltungsstrategien zu optimieren. Das Unternehmen verkauft saisonale Produkte und hat historische Verkaufsdaten der letzten fünf Jahre.
Angenommen, die historische Datenanalyse zeigt einen stetigen Anstieg des Umsatzes von durchschnittlich 5% pro Jahr und eine starke Saisonalität mit Spitzenverkäufen im Dezember und einem Rückgang im Januar und Februar. Die exponentielle Glättung ergibt folgende Prognosen für das nächste Jahr:
| Monat | Prognostizierter Umsatz (in €) |
|---|---|
| Januar | 50.000 |
| Februar | 45.000 |
| März | 55.000 |
| April | 60.000 |
| Mai | 65.000 |
| Juni | 70.000 |
| Juli | 75.000 |
| August | 80.000 |
| September | 85.000 |
| Oktober | 90.000 |
| November | 95.000 |
| Dezember | 120.000 |
Diese Prognosen helfen dem Unternehmen, seine Lagerbestände zu planen, Marketingstrategien anzupassen und Ressourcen effizient einzusetzen, um die erwartete Nachfrage zu decken und Umsatzchancen optimal zu nutzen.
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In einen Forecast gehören historische Daten, aktuelle Trends, Annahmen über zukünftige Entwicklungen und verwendete Modelle oder Methoden zur Vorhersage.
Planung ist die Festlegung von Zielen und Maßnahmen für die Zukunft, während ein Forecast eine Schätzung zukünftiger Entwicklungen basierend auf aktuellen Daten und Trends ist. Planung ist also eher strategisch und langfristig, während Forecasting kurzfristiger und anpassungsfähiger ist.
Ein Rolling Forecast ist eine dynamische Prognosemethode, bei der der Vorhersagezeitraum kontinuierlich aktualisiert wird, indem regelmäßig neue Daten hinzugefügt und der Zeitraum verlängert wird, sodass du stets eine aktuelle und zukunftsorientierte Planung hast.
Ein Rolling Forecast hilft dir, flexibler und aktueller auf Veränderungen zu reagieren, da er kontinuierlich aktualisiert wird und immer einen festgelegten Zeitraum in die Zukunft blickt.
Ein Forecast sollte in der Regel monatlich erstellt und überprüft werden, um stets aktuelle und präzise Vorhersagen zu gewährleisten.
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